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高能双能计算机断层扫描，用于表征大而厚的物体
通常的计算机断层扫描（CT）系统提供有关组成对象的材料的布局和性质的信息。但是，此信息仅限于材料的明显线性衰减µ。要以有效的原子数z eff和电子密度ρe的形式达到更精确和准确的描述，可以使用双能量成像。常规的双能计算机计算机（DECT）技术是：（a）进行预处理的双能数据集并执行常规CT重建[1]，（b）重建双能量数据集并分析获得的线性衰减数据集的比例，并在A上进行了一定的材料[2，3]和（C）[2，3]，3]和（C） [4-6]。第二种技术相对方便地设置，但并非完全独立于能量。第三种技术已被证明相当有效；但是，它提出了一个用于分解的材料基础选择的问题。检查由大量不同材料组成的复杂物体时，此选择可能至关重要。因此，这项工作着重于将第一个技术扩展到高能，因为它不需要对材料进行任何假设，并通过系统频谱响应考虑了光束硬化效应。DEV源通常是X射线管，将诊断能范围限制在几百kV中。对于大而厚的物体，必须具有等效的X射线衰减，高达1 m的混凝土，高能（> 6 mV）的扫描仪是强制性的。[1]和Azevedo等。[7]需要扩展。在这样的能量下，E + E - 对生产优先于光电效果，而Alvarez等人启动了双能分解的工作。由于E + E - 对生产横截面𝜎 𝜎没有分析公式，该模型以第二阶多项式𝑔𝑔（）的形式将贡献与原子数Z分开，并从能量E分开，并提出了第三阶多项式𝑔𝑃𝑃（）和第三阶多项式1𝑓（and）。
激光波长和脉冲能对原子层析成像中锡涂层蒸发行为的影响：多功能仪研究
研究了激光波长对原子探针断层扫描（APT）中元素组成分析中精度的影响。系统比较了三种不同的商业原子探针系统 - LEAP 3000 x HR，LEAP 5000 XR和LEAP 6000 XR-用于研究较短激光波长的锡模型涂层，尤其是在深紫外线（DUV）范围内，对蒸发行为的影响。发现的结果表明，较短波长的使用提高了元素组成的准确性，而主潮具有相似的电场强度。因此，热效应减少，进而提高质量分辨能力。这项研究的一个重要方面包括估计不同工具的能量密度比。波长的降低伴随着由于激光斑点尺寸较小而导致的能量密度增加。此外，还研究了检测器技术的进步。最后，确定探测器的死时间，并评估了死区，以调查具有LEAP 6000 XR的氮化物测量中的离子堆积行为。
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抽象背景和目的：与光学相干断层扫描（OCT）的人工智能（AI）的整合代表了胃肠道癌（GI）癌的早期诊断和治疗中的一种变革性创新，尤其是食管和结直肠癌。OCT是一种高分辨率成像方式，可以使组织微观结构可视化，并在识别发育不良和早期癌性变化方面表现出了希望。AI算法通过实现实时自动化组织分析，提高诊断准确性并最大程度地降低丢失病变的风险来增强此过程。本综述研究了AI增强OCT在GI癌症的早期检测和治疗策略中的作用。方法：本文献综述从关键研究中综合了研究结果，该研究检查了AI在增强OCT诊断和治疗能力中的应用中的应用。通过关注OCT成像技术的进步以及机器学习算法的整合，尤其是卷积神经网络（CNN）和其他深度学习框架的整合来确定相关的研究。分析了这些算法在检测异常增生，区分良性组织和恶性组织以及促进治疗干预措施方面的有效性。审查还评估了AI增强OCT中的当前局限性，例如其狭窄的视野和操作员依赖性，同时探索未来的方向，包括具有成本效益的策略和算法改进。结果：通过提高诊断敏感性和特异性，AI增强OCT在改善GI癌的早期检测方面表现出了巨大的希望。该技术允许对组织微观结构进行高分辨率成像，这对于识别发育不良变化和早期恶性肿瘤至关重要。AI算法，尤其是卷积神经网络，通过识别微妙的组织病理学特征，在区分良性和恶性组织方面表现出了有效性。AI与OCT的整合还促进了治疗干预措施，例如内窥镜粘膜切除（EMR），通过在手术过程中提供实时见解。尽管有这些进步，但仍有挑战，包括高昂的实施成本，不同人群的诊断性能变异性以及对操作员培训的需求以标准化使用。结论：AI增强OCT是对GI癌的早期检测和治疗的有前途的工具，具有提高诊断准确性，降低对活检的依赖并实现更精确的治疗干预措施的潜力。但是，在临床实践中广泛采用将需要解决当前限制，例如成本，可访问性以及进一步完善AI算法以提高可靠性和可推广性的需求。持续的研究和创新对于释放这项技术的全部潜力在改变GI癌的管理和改善患者预后至关重要。
利用 X 射线相位对比断层扫描进行脑虚拟组织学研究第二部分：阿尔茨海默病模型中淀粉样斑块的 3D 形态
1 大学里昂，里昂神经科学研究中心，CNRS UMR5292，INSERM U1028，克劳德贝尔纳里昂第一大学，里昂，法国 2 UR BIA； BIBS 设施，INRAE，法国南特 3 巴斯克大学（UPV/EHU），西班牙圣塞瓦斯蒂安 4 Ikerbasque，巴斯克科学基金会，西班牙毕尔巴鄂 5 多诺斯蒂亚国际物理中心 (DIPC)，西班牙圣塞瓦斯蒂安 6 大学。里昂，CREATIS；法国国立科学研究院 UMR5220；法国健康与医学研究院 U1044里昂国立应用科学学院；大学里昂第一大学，里昂，法国 7 大学曼彻斯特，生物医学与健康学院，沃尔夫森分子成像中心，曼彻斯特，英国 8 大学。里昂，CRCL；法国健康与医学研究院 U1052 CNRS UMR5286；大学里昂 1；法国里昂 Léon Bérard 中心 9 大学里昂，ANSES，里昂，法国 10 大学。里昂，里昂民事临终关怀院，里昂，法国 11 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯大学，INSERM UA07 Strobe 格勒诺布尔，法国 12 大学。克莱蒙奥弗涅，帕斯卡研究所；法国国立科学研究院 UMR 6602； SIGMA Clermont，克莱蒙费朗，法国 13 大学里昂，CarMeN 实验室；法国健康与医学研究院 U1060法国农业科学研究院 U1397；法国里昂临终关怀院 14 法国里昂国家科学研究院 15 现隶属关系：加拿大安大略省渥太华渥太华医院及渥太华大学医学院 16 以下作者对本文贡献相同 * chauveau@cermep.fr
多层 CdHgTe 基红外探测器：2D/3D 微断层扫描、同步辐射和室温及 100 K 下应力分布的有限元建模
在几种温度下加工后，对基于 CdHgTe 的红外探测器的机械行为进行了评估，以确定热机械负荷对残余应力和可靠性的影响。首先，依靠 SEM、X 射线微层析成像和衍射分析，对探测器的结构进行了全面表征，以便了解所有组成层（特别是铟焊料凸块）的性质、形态和晶体取向。结果特别显示了铟凸块的意外单晶外观，具有可重复的截锥形几何形状。为了获得加工后结构在工作温度范围内（从 430 K 到 100 K）的热机械响应，随后开发了一个 3D 有限元模型。正如预期的那样，数值结果显示，从高温到低温，结构中的应力梯度发生了变化，在 100 K 时，CdHgTe 中的局部高应力约为 30 MPa，这主要是由于不同层之间的热膨胀系数不匹配。它们强调了凸块的几何形状和单晶性质以及不同材料的行为规律的重大影响。
供应商 - 不足的深度学习图像在脑计算机断层扫描中Denoising denoising：多扫描仪研究
Matter-White物质分化（GM-WM），人工制品，清晰度和诊断信心。客观分析包括对噪声，对比度比率（CNR），signal-noise比率（SNR）的评估，后窝的伪影指数。结果进行了主观图像质量评估，与所有读者的所有类别中的FBP相比，与FBP相比，DLD与FBP相比持续出色。客观的图像质量分析显示，使用DLD用于所有扫描仪的噪声，SNR和CNR以及伪影指数的显着改善（p <0.001）。结论供应商深度学习deNoising al-gorithm在亚置以及与FBP重建相比的较小头部创伤的papaptigent的NCCT图像中提供了明显优于较高的结果。在所有五个扫描仪中都产生了这种效果。
原始文章加拿大计算机断层扫描统治和新奥尔良的脑损伤标准：在城市三级护理中进行比较
受伤为50/100,000，道路交通事故（RTA）是主要原因，占案件的62％。在临床上，基于格拉斯哥昏迷量表（GCS）得分：轻度（GCS 13-15），中度（GCS 9-12）和严重（GCS≤8），TBI分为三个不同的组。[10,12,17]中，轻度TBI是急诊科（ED）遇到的最普遍的头部受伤类型。[11,16]随着现代医学的进步，计算机断层扫描（CT）已成为所有TBI的基石调查，因为它在诊断诸如颅内出血之类的威胁生命状况方面的效率很高，尤其是在轻度TBI病例中。[7]但是，CT扫描的广泛使用并非没有缺点，包括对成本效益，辐射暴露和鉴定偶然发现（“偶然层”）的担忧，这些发现通常会导致其他测试，延长医院的住院时间，以及增加的医疗费用。[3,5,9]根据美国食品药品监督管理局（2017），每10,000名接受头部CT扫描的患者中，大约有1名患者会出现致命的癌症，并且常规使用头部CT扫描对轻度TBI可能会导致估计每年250例致命的疾病癌症病例。[15] Brenner和Hall进一步估计，CT扫描的频率不断增加（从1990年代中期的2000万到2000年代中期的大约6000万）占所有癌症的1.5-2％。[2]这些发现强调了实施指南的必要性，以减少所有呈现给ED的TBI患者中CT成像的不加区分使用。尤其是在资源有限的环境中，例如巴基斯坦，必须由明确的准则来管理CT扫描的利用，以确保具有成本效益和广播保护实践。考虑到该地区的防御性医学实践的普遍做法，这种需求尤其紧迫，临床医生可能会根据不确定的临床指示点扫描CT扫描。
近期量子设备上的维格纳态和过程断层扫描
摘要 我们提出了一种用于近期量子设备的基于扫描的实验断层扫描方法。该方法的基础方法之前已在基于集合的 NMR 设置中引入。在这里，我们提供了教程式的解释以及合适的软件工具，以指导实验人员将其适应近期的纯态量子设备。该方法基于量子态和算子的 Wigner 型表示。这些表示使用由球谐函数的线性组合组装而成的形状提供了量子算子的丰富可视化。这些形状（以下称为液滴）可以通过测量旋转轴张量算子的期望值进行实验断层扫描。我们提出了一个用于实现基于扫描的断层扫描技术的实验框架，用于基于电路的量子计算机，并展示了 IBM 量子经验的结果。我们还提出了一种从实验断层扫描的 Wigner 函数（液滴）估计密度和过程矩阵的方法。可以使用基于 Python 的软件包 DROPStomo 直接实现此断层扫描方法。
基于光学相干断层扫描与卷积神经网络相结合的体内皮肤表面粗糙度的估计
人类皮肤的质地受外部和内部因素的影响，皱纹的变化最直接反映了皮肤的状态。皮肤粗糙度主要用于量化皮肤的皱纹特征。因此，对皮肤粗糙度的有效定量在护肤，医疗和产品开发中至关重要。本研究提出了一种使用光学相干断层扫描（OCT）与卷积神经网络（CNN）结合的方法来估计皮肤表面粗糙度的方法。通过粗糙度标准板验证了所提出的算法。然后，实验结果表明，包括算术平均粗糙度和粗糙度在内的皮肤表面粗糙度取决于年龄和性别。基于OCT的建议方法的优点是，它可以降低皮肤表面自然曲率对粗糙度的影响。此外，该方法与表皮厚度和皮肤衰减系数结合在一起，用于皮肤特征的多参数表征。它可以看作是理解老化过程并制定维护和增强皮肤健康和外观的策略的潜在工具。
显微镜集成的光学相干断层扫描，用于人工智能检测体内人脑肿瘤
目的已经表明，光学相干断层扫描（OCT）可以识别脑肿瘤组织，并且可以用于术中诊断。然而，关于其在人体内设置中使用的证据有限，尤其是在其残留脑肿瘤检测（RTD）的适用性和准确性方面。因此，检查了一个显微镜集成的OCT系统，以确定使用自动扫描分析切除后RTD的体内可行性。方法在18名脑肿瘤患者的切除边缘扫描健康和患病的大脑，并为其在术中组织分类方面的信息价值而投资。活检是在这些位置进行的，并由神经病理学家标记为进一步的分析为地面真理。获得了光学八个特性，比较并用于与机器学习分离。此外，还将两种人工智能辅助方法用于扫描分类，并检查了所有方法的RTD准确性并与标准技术进行了比较。导致体内OCT组织扫描是可行的，易于整合到手术工作流程中。在比较扫描的白质与扫描的肿瘤浸润水平的增加（P <0.001）的比较中，测量的后散射光信号强度，信号衰减和信号均匀性在比较较高的肿瘤值（85％）方面显着独特（85％），以检测肿瘤脑部与支撑矢量分离中的疾病脑部检测。将皮质灰质与肿瘤组织区分开来，在体内在技术上不可行。一种神经元网络方法在检测肿瘤边缘的患病大脑的检测中达到了82％的精度和自动编码器的准确性85％。在体内对人脑的体内扫描的结论已被证明包含对近路内的RTD的重要价值，支持了以前讨论过的ext Vivo Oct oct脑肿瘤扫描的内容，并具有补充当前目前的术中方法为此目的，尤其是在决定从进一步重新恢复默认效果的情况下撤回了surgery的结束。